Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ kỹ thuật với đề tài "Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn trong quản lý giao thông hàng hải trên tuyến luồng Vũng Tàu - Sài Gòn" do nghiên cứu sinh Hoàng Hồng Giang thực hiện tại Trường Đại học Hàng hải Việt Nam, thuộc ngành Khoa học hàng hải (mã số: 9840106), dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Phạm Văn Thuần và Trần Văn Lượng, bảo vệ năm 2024.

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Nghị quyết số 36-NQ/TW ngày 22-10-2018 của Hội nghị lần thứ VIII Ban Chấp hành Trung ương Đảng khóa XII về Chiến lược phát triển bền vững kinh tế biển Việt Nam đến năm 2030, tầm nhìn 2045 đã xác định mục tiêu phát triển kinh tế biển gắn liền với bảo đảm an toàn giao thông hàng hải và đường thủy nội địa. Thành phố Hồ Chí Minh là trung tâm kinh tế trọng điểm với tổng sản phẩm trên địa bàn (GRDP) năm 2023 ước đạt 1.191 tỷ đồng (tăng 5,81% so với năm 2022). Tuyến luồng hàng hải Vũng Tàu - Sài Gòn đóng vai trò huyết mạch kết nối hoạt động vận tải biển của khu vực này; thống kê năm 2016 ghi nhận 115.606 lượt tàu thuyền ra vào vùng nước cảng biển Thành phố Hồ Chí Minh.

Sự gia tăng mật độ phương tiện trên tuyến luồng dài 84.5 km với địa hình phức tạp, nhiều khúc cua và đoạn cạn tạo áp lực lớn cho các điều hành viên và giám sát viên tại trạm Quản lý và Điều phối giao thông hàng hải (Vessel Traffic Service - VTS), cũng như hoa tiêu và thuyền trưởng. Các trang thiết bị hỗ trợ hiện hành như Radar, Hệ thống nhận dạng tự động (AIS), Hệ thống hiển thị thông tin hải đồ điện tử (ECDIS) hay camera giám sát (CCTV) có những hạn chế kỹ thuật:

  • Đòi hỏi thao tác thủ công, thường chỉ theo dõi tương tác đồng thời 2 mục tiêu;
  • Các chức năng tự động của VTS (cảnh báo lệch đường, cảnh báo qua điểm, cảnh báo vào vùng nguy hiểm) chưa hỗ trợ theo dõi đồng thời toàn vùng để nhận dạng nguy cơ đâm va từ sớm trên toàn tuyến;
  • Đánh giá nguy cơ đâm va chủ yếu dựa vào kinh nghiệm chủ quan của từng sĩ quan trực ca;
  • Chưa có công cụ ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn để tự động hóa hoàn toàn việc phát hiện, đánh giá nguy cơ va chạm từ dữ liệu quan sát của bên thứ ba (trạm VTS) trên toàn bộ tuyến luồng.

Mục tiêu nghiên cứu

Luận án xác định 3 mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

  1. Nghiên cứu phương pháp đánh giá nguy cơ đâm va trên vùng biển rộng và trên luồng lạch hẹp;
  2. Xây dựng cơ sở dữ liệu đánh giá nguy cơ đâm va giữa các tàu thuyền trên tuyến luồng Vũng Tàu - Sài Gòn;
  3. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong đánh giá nguy cơ đâm va giữa các tàu thuyền trên tuyến luồng Vũng Tàu - Sài Gòn.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu:
    • Các tình huống giao thông hàng hải và các nguy cơ dẫn đến tai nạn đâm va giữa các tàu thuyền;
    • Đánh giá của hoa tiêu dẫn tàu đối với các tình huống và chỉ số xác định nguy cơ đâm va trên tuyến luồng Vũng Tàu - Sài Gòn;
    • Hoạt động điều tiết giao thông của sĩ quan hàng hải tại Việt Nam.
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Phạm vi không gian: Hệ thống luồng hàng hải Vũng Tàu - Sài Gòn và các trạm VTS do Cảng vụ Hàng hải Thành phố Hồ Chí Minh quản lý (bao gồm khu vực biển mở đầu luồng từ ngoài hải đăng Vũng Tàu 15 hải lý và toàn bộ tuyến luồng sông qua sông Ngã Bảy, sông Lòng Tàu, sông Nhà Bè, sông Sài Gòn).
    • Phạm vi thời gian và dữ liệu: Dữ liệu quan trắc giao thông VTS, số liệu khảo sát hoa tiêu và dữ liệu mô phỏng buồng lái phục vụ nghiên cứu đến năm 2024.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu trước đây

Tác giả luận án đã tổng hợp và phân tích các công trình nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước:

  1. Nghiên cứu về hạ tầng và bố trí hệ thống VTS: Công trình của Phạm Tú Anh (2003) với đề tài "Bố trí VTS cho hệ thống cảng thành phố Hồ Chí Minh trong tương lai" tập trung vào nguyên lý hoạt động, khảo sát địa hình để bố trí vị trí lắp đặt tháp anten radar, camera và trạm đo thủy triều, chưa giải quyết bài toán tự động tính toán nguy cơ đâm va.
  2. Nghiên cứu đánh giá nguy cơ đâm va theo đồ giải tương đối:
    • Các đề tài nghiên cứu cấp Bộ của Phạm Văn Cương (2011, 2013) nghiên cứu xây dựng mô hình mô phỏng và chế tạo thiết bị hỗ trợ tự động đồ giải thông số mục tiêu kết nối radar cho tàu thuyền nhỏ. Cách tiếp cận này xây dựng trên góc nhìn của một tàu chủ (Owner Ship - OS) quan sát một tàu mục tiêu (Target Ship - TS) bằng đồ giải chuyển động tương đối.
    • Luận án tiến sĩ của Lê Văn Thức (2022) về mô hình đánh giá rủi ro tai nạn đâm va tại cảng biển Vũng Tàu sử dụng phần mềm mô phỏng nhanh (fast time simulation), phục vụ công tác quy hoạch, cải tạo luồng nhưng chưa đáp ứng việc xử lý trực tuyến theo thời gian thực trên tập dữ liệu lớn của VTS.
  3. Các hệ thống thiết bị hỗ trợ tránh va thương mại: Thiết bị tự động đồ giải radar (ARPA) xuất hiện từ các thập niên 1970 - 1980 (thiết bị ARPA thương mại đầu tiên do Norcontrol bàn giao cho tàu Taimyr năm 1969; tiếp sau là các hãng Kongsberg, Furuno, Koden, Icom, JRC). Các hệ thống này yêu cầu thao tác đồ giải thủ công từng mục tiêu đơn lẻ, phục vụ sĩ quan trên tàu thay vì quản lý toàn cảnh từ trạm bờ.
  4. Các nghiên cứu sử dụng dữ liệu AIS và trí tuệ nhân tạo:
    • Nhiều công trình quốc tế sử dụng dữ liệu AIS, thuật toán phân cụm không gian dựa trên mật độ (DBSCAN), lý thuyết hàm tin cậy và miền an toàn của tàu (ship domain). Nhược điểm là dữ liệu AIS thường bỏ sót các phương tiện thủy nhỏ không bắt buộc lắp AIS.
    • Hãng công nghệ Fujitsu (2019) công bố công nghệ Human Centric AI Zinrai nhằm tính toán nguy cơ va chạm và dự đoán điểm nóng giao thông, tuy nhiên đây là giải pháp thương mại chưa công bố chi tiết cơ sở lý thuyết toán học.

Vị trí và đóng góp của luận án

Luận án giải quyết khoảng trống học thuật bằng cách:

  • Chuyển đổi bài toán đánh giá nguy cơ đâm va từ góc nhìn của tàu chủ sang góc nhìn của bên thứ ba (trạm VTS quan sát đồng thời nhiều mục tiêu độc lập);
  • Phân tách bài toán theo hai không gian hành hải đặc thù: vùng biển mở đầu luồng (sử dụng khoảng cách tiếp cận gần nhất - CPA, thời gian đến cận điểm - TCPA và Mạng nơ-ron nhân tạo) và vùng luồng lạch chật hẹp (sử dụng độ chênh lệch thời gian dự kiến đến - ETA tại các điểm nóng giao thông kết hợp Hồi quy đa thức Lasso);
  • Xây dựng quy trình xử lý dữ liệu lớn kết hợp học máy áp dụng trực tiếp cho điều kiện luồng hàng hải tại Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết

Luận án dựa trên các quy chuẩn hàng hải quốc tế và mô hình toán học giải tích:

  • Quy tắc quốc tế về phòng ngừa đâm va tàu biển năm 1972 (COLREG 72):
    • Khoản d Điều 7: Nguy cơ đâm va tồn tại khi khoảng cách giữa hai tàu giảm dần và phương vị la bàn không đổi hoặc thay đổi không rõ rệt.
    • Điều 8: Quy định về hành động tránh va dứt khoát, kịp thời.
    • Điều 9: Quy tắc hành trình trong luồng lạch hẹp.
  • Mô hình chuyển đổi hệ tọa độ: Để xác định khoảng cách và phương vị giữa các tàu mục tiêu từ trạm VTS đặt tại tọa độ địa lý $(\varphi_0, \lambda_0)$, tác giả thiết lập hệ tọa độ phẳng Đề-các OXY (trục X biểu diễn kinh độ, trục Y biểu diễn vĩ độ) theo hệ quy chiếu VN2000: $$\Delta X = R \cdot \cos(\varphi_{TG}) \cdot \Delta \lambda$$ $$\Delta Y = R \cdot \Delta \varphi$$ Trong đó $R$ là bán kính Trái Đất (tính bằng hải lý), $\varphi_{TG}$ là vĩ độ trung gian (chọn $\varphi_0$). Vị trí tương đối của các tàu mục tiêu được phân tích theo 4 cung phần tư hình học.
  • Lý thuyết đồ giải tránh va vùng biển rộng: Tính toán khoảng cách đến cận điểm (Distance to Closest Point of Approach - DCPA hay CPA) và thời gian đến cận điểm (Time to Closest Point of Approach - TCPA) giữa hai tàu mục tiêu bất kỳ dựa trên vận tốc tương đối $V_E$ và hướng chuyển động tương đối $C_E$. Điều kiện xác định tồn tại nguy cơ đâm va là: $$CPA < CPA_{min} \quad \text{và} \quad TCPA > 0$$
  • Nguyên lý đánh giá nguy cơ trong luồng lạch hẹp: Trong luồng hẹp, tàu thuyền phải đổi hướng liên tục theo luồng và bị giới hạn tốc độ; CPA/TCPA truyền thống không phản ánh chính xác nguy cơ. Luận án áp dụng nguyên lý đánh giá nguy cơ dựa trên độ chênh lệch thời gian dự kiến đến ($\Delta ETA$) của hai tàu tại các điểm nóng giao thông (nút giao, khúc cua, đoạn cạn).
Dữ liệu Radar/AIS từ Trạm VTS / Mô phỏng

Phương pháp nghiên cứu

  1. Phương pháp chuyên gia: Thiết kế phiếu khảo sát lấy ý kiến của lực lượng hoa tiêu dẫn tàu giàu kinh nghiệm trên tuyến luồng Vũng Tàu - Sài Gòn để xác định danh mục 10 điểm nóng giao thông có nguy cơ mất an toàn cao nhất và ngưỡng chênh lệch ETA an toàn.
  2. Phương pháp thực nghiệm mô phỏng: Ứng dụng Hệ thống mô phỏng buồng lái của Trường Đại học Hàng hải Việt Nam (được cấp chứng chỉ kiểm định chất lượng bởi tổ chức Det Norske Veritas - DNV) để xây dựng các kịch bản thực nghiệm, kiểm tra độ chính xác của các công thức tính toán CPA/TCPA từ các trạm VTS ảo so với thông số hiển thị trên ARPA.
  3. Phương pháp học máy và dữ liệu lớn:
    • Sử dụng Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) để học quy luật đánh giá nguy cơ đâm va trên vùng biển rộng.
    • Sử dụng thuật toán Hồi quy đa thức bậc 3 kết hợp kỹ thuật điều chuẩn Lasso (Polynomial Regression + Lasso regularization với tham số $\alpha = 1$) và phân cụm không gian DBSCAN để dự báo nguy cơ đâm va tại từng điểm kiểm soát (Waypoint - WP) trên luồng hẹp.
    • Đánh giá hiệu năng bằng các chỉ số: Sai số tuyệt đối trung bình (MAE), Sai số bình phương trung bình (MSE), Ma trận nhầm lẫn chuẩn hóa (Normalized Confusion Matrix), Điểm F1 (F1-score), cùng các tỷ lệ True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), False Negative (FN).

Nguồn tư liệu và dữ liệu

  • Dữ liệu thực tế từ Hệ thống VTS khu vực cảng biển Vũng Tàu – TP. Hồ Chí Minh – Đồng Nai – Mỹ Tho do Cảng vụ Hàng hải Thành phố Hồ Chí Minh quản lý (bao gồm 6 trạm Radar TERMA chuyên dụng, 7 camera, 2 trạm thu AIS, 3 thiết bị đo gió).
  • Số liệu thống kê tàu thuyền, hàng hóa và tài liệu quy chuẩn quản lý luồng hàng hải của Cục Hàng hải Việt Nam và Cảng vụ Hàng hải Thành phố Hồ Chí Minh.
  • Bộ dữ liệu thực nghiệm mô phỏng và tập dữ liệu chuẩn hóa phục vụ huấn luyện, kiểm thử mô hình AI.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Nghiên cứu cơ sở lý thuyết nhận dạng, đánh giá nguy cơ đâm va giữa các thuyền trên tuyến luồng Vũng Tàu - Sài Gòn

Chương 1 thiết lập nền tảng toán học và phân tích đặc tính kỹ thuật của khu vực nghiên cứu:

  • Xây dựng hệ công thức giải tích xác định nguy cơ đâm va từ trạm VTS: Thiết lập mô hình tính toán tọa độ cho $n$ tàu mục tiêu từ trạm VTS và giải bài toán chuyển động tương đối giữa 2 tàu mục tiêu độc lập. Công thức tính toán được phân chia chi tiết theo 4 trường hợp cung phần tư hình học và các trạng thái động học:
    • Trường hợp phương vị không đổi ($PT_1 = PT_2$): Nếu khoảng cách giảm dần ($D_2 < D_1$), $CPA = 0$ và $TCPA > 0$ (tồn tại nguy cơ đâm va); nếu khoảng cách tăng dần ($D_2 > D_1$), $CPA = 0$ và $TCPA < 0$ (không có nguy cơ).
    • Trường hợp phương vị thay đổi ($PT_1 \neq PT_2$): Tính đoạn dịch chuyển tương đối $AB = \sqrt{D_1^2 + D_2^2 - 2D_1D_2\cos(PT_1 - PT_2)}$, vận tốc tương đối $V_E = AB / (t_2 - t_1)$, hướng chuyển động tương đối $C_E$, góc mạn $GM$, khoảng cách tiếp cận gần nhất $CPA = D_1 \sin(\angle OAH)$ và thời gian $TCPA = (D_1 \cos(\angle OAH)) / V_E$.
  • Nguyên tắc ưu tiên khi xử lý đa mục tiêu: Ưu tiên cảnh báo và điều động tránh tàu ở khoảng cách gần trước; tính đến tốc độ tiếp cận tương đối, tính năng điều động của từng loại tàu và các chướng ngại vật hàng hải xung quanh.
  • Đặc tính kỹ thuật tuyến luồng Vũng Tàu - Sài Gòn: Tuyến luồng có chiều dài toàn tuyến 84.5 km, chiều rộng luồng 150 m, cao độ đáy thiết kế -8.5 m (hệ Hải đồ), bán kính cong nhỏ nhất $R_{min} = 410$ m tại khúc cua Mũi Đèn Đỏ. Luồng tiếp nhận tàu container trọng tải lớn (chiều dài đến 222 m, mớn nước đến 11.0 m) vào cảng Tân Cảng Cát Lái và tàu hàng rời trọng tải đến 60.000 DWT.
  • Các đoạn cạn nguy hiểm trên luồng: Luận án thống kê 8 đoạn cạn chính gồm: Vịnh Gành Rái (từ hạ lưu phao 4B -1100m đến thượng lưu phao 6A +700m), Dần Xây (hạ lưu phao 29 -400m đến thượng lưu phao 26 +400m), Kervella (hạ lưu phao 28 -400m đến phao 33), Mũi L'est (hạ lưu phao 34 -1100m đến phao 37A), Prôpntis (phao 37A đến thượng lưu phao 44 +750m), Đá Hàn (hạ lưu phao 46 -100m đến thượng lưu phao 43 +300m), Navioil (phao 67 đến thượng lưu phao 69 +850m), và Đoạn cạn 71 - 83 (hạ lưu phao 71 -850m đến thượng lưu đăng tiêu 83 +1300m).
  • Quy định giới hạn tốc độ chạy tàu (Điều 14 Nội quy Cảng biển TP.HCM):
    • Khu vực Thiềng Liềng (có tàu neo, buộc phao): $\le 12$ hải lý/giờ;
    • Sông Lòng Tàu (ngã ba sông Đồng Tranh đến mũi Pha Mi): $\le 12$ hải lý/giờ;
    • Sông Nhà Bè, sông Đồng Nai (ngã ba Bình Khánh đến ngã ba Tắc Thầy Bảy): $\le 10$ hải lý/giờ;
    • Sông Sài Gòn (từ Mũi Đèn Đỏ đến hạ lưu cầu K15C cảng Bến Nghé): $\le 7$ hải lý/giờ; từ cầu K15C đến rạch Thị Nghè: $\le 6$ hải lý/giờ;
    • Sông Soài Rạp: từ khu quay trở cảng SPCT đến ngã ba Bình Khánh $\le 10$ hải lý/giờ; từ cảng SPCT đến ngã ba Vàm Cỏ $\le 12$ hải lý/giờ.

Chương 2: Tổng quan về đánh giá nguy cơ đâm va giữa các mục tiêu trên vùng biển rộng và trong luồng chạy tàu

Chương 2 thực hiện kiểm chứng thuật toán giải tích và xác định các điểm nóng giao thông thực tế:

  • Thực nghiệm mô phỏng trên buồng lái DNV: Tác giả bố trí các trạm VTS ảo (VTS1, VTS2, VTS3 theo Bảng 2.1) trên hệ thống mô phỏng của Trường Đại học Hàng hải Việt Nam để theo dõi các tàu mục tiêu trong bài tập thực nghiệm. Kết quả đo đạc phương vị, khoảng cách từ các trạm VTS (Bảng 2.3, 2.4, 2.5) được đưa vào công thức giải tích. Kết quả so sánh tại Bảng 2.7 cho thấy giá trị tính toán hoàn toàn trùng khớp với các thông số hiển thị trên màn hình ARPA của radar tàu, khẳng định tính chính xác của thuật toán tính toán từ góc nhìn bên thứ ba.
  • Khảo sát chuyên gia hoa tiêu và xác định điểm nóng giao thông: Phiếu điều tra thăm dò ý kiến hoa tiêu dẫn tàu trên luồng Vũng Tàu - Sài Gòn đã chỉ ra 10 vị trí có nguy cơ đâm va cao nhất:
    1. Khúc cua Hải Lý;
    2. Khúc cua Mũi Đèn Đỏ (bán kính cong $R_{min} = 410$ m);
    3. Ngã ba Nhà Bè;
    4. Khúc cua Đá Hàn;
    5. Khúc cua An Thạnh;
    6. Các đoạn giao cắt và khu vực luồng cong hẹp khác.
  • Xây dựng công thức tính toán theo ETA: Thiết lập mô hình xác định nguy cơ đâm va trong luồng lạch hẹp dựa trên độ chênh lệch thời gian dự kiến đến điểm nóng $\Delta ETA = |ETA_1 - ETA_2|$. Nếu $\Delta ETA$ nằm dưới ngưỡng an toàn theo đánh giá của hoa tiêu, hệ thống sẽ xác định tồn tại nguy cơ xung đột luồng và kích hoạt cảnh báo điều phối.
Hạng mục thông số Quy chuẩn trên luồng Vũng Tàu - Sài Gòn
Chiều dài toàn tuyến 84.5 km
Chiều rộng luồng 150 m
Cao độ đáy -8.5 m (hệ Hải đồ)
Bán kính cong nhỏ nhất ($R_{min}$) 410 m (tại Mũi Đèn Đỏ)
Giới hạn tốc độ sông Sài Gòn (Mũi Đèn Đỏ - Cầu K15C) $\le 7$ hải lý/giờ
Giới hạn tốc độ sông Sài Gòn (Cầu K15C - Rạch Thị Nghè) $\le 6$ hải lý/giờ
Giới hạn tốc độ sông Nhà Bè / Đồng Nai $\le 10$ hải lý/giờ
Giới hạn tốc độ sông Lòng Tàu / Thiềng Liềng $\le 12$ hải lý/giờ

Chương 3: Sử dụng AI đánh giá nguy cơ đâm va giữa hai tàu thuyền tại khu vực đầu luồng Vũng Tàu - Sài Gòn

Chương 3 tập trung giải quyết bài toán tự động nhận dạng nguy cơ va chạm tại vùng nước rộng cửa luồng bằng mạng nơ-ron:

  • Tiền xử lý và chuẩn hóa dữ liệu: Bộ dữ liệu ban đầu thu thập từ radar/VTS (Bảng 3.1) được làm sạch, xử lý dữ liệu khuyết thiếu và chuẩn hóa thang đo (Bảng 3.2). Bảng 3.3 tổng hợp giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các biến động học sau chuẩn hóa.
  • Kiến trúc mô hình Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN): Thiết kế mạng nơ-ron nhiều lớp (Multi-layer Perceptron). Đầu vào gồm các đặc trưng hình học và chuyển động tương đối ($D, PT, V_E, C_E, CPA, TCPA...$), đầu ra là xác suất phân loại tình trạng nguy cơ đâm va.
  • Kết quả huấn luyện và kiểm định: Quá trình huấn luyện hội tụ tốt, đồ thị hàm mất mát (loss function) trên cả hai tập huấn luyện (training set) và tập kiểm định (validation set) giảm đều và ổn định. Ma trận nhầm lẫn chuẩn hóa (Normalized confusion matrix) trên tập kiểm tra (test set) chứng minh mô hình đạt độ chính xác cao trong việc phân loại chính xác các trường hợp có nguy cơ và không có nguy cơ đâm va.

Chương 4: Sử dụng AI đánh giá nguy cơ đâm va tại khu vực chật hẹp của luồng Vũng Tàu - Sài Gòn

Chương 4 nghiên cứu giải pháp học máy cho từng phân đoạn luồng lạch chật hẹp:

  • Xử lý dữ liệu luồng hẹp theo các Waypoint (WP): Dữ liệu di chuyển của tàu thuyền qua các điểm nút giao thông (WP) được thu thập và trực quan hóa (Hình 4.2). Phân tích phát hiện dữ liệu nhiễu (Hình 4.1) và sự mất cân bằng giữa các lớp dữ liệu.
  • Lựa chọn mô hình và kỹ thuật chống quá khớp (Overfitting): Để tránh hiện tượng quá khớp thường gặp trên dữ liệu phi tuyến phức tạp (Hình 4.3), tác giả lựa chọn mô hình Hồi quy đa thức bậc 3 kết hợp kỹ thuật điều chuẩn Lasso (L1 Regularization) với hệ số trừng phạt $\alpha = 1$ (Hình 4.4, 4.5, 4.6). Mô hình này vừa giữ lại được các tương tác phi tuyến bậc cao vừa triệt tiêu các trọng số thừa về 0, giúp nâng cao tính khái quát hóa.
  • Đánh giá độ tin cậy trên tập dữ liệu lớn:
    • Mô hình được kiểm thử trên tập dữ liệu lớn phân bố qua các WP (Hình 4.8).
    • Kết quả thử nghiệm trên tập huấn luyện (Hình 4.9) và tập kiểm thử (Hình 4.10) cho thấy mô hình hoạt động ổn định.
    • Chỉ số F1-Score trung bình cho tất cả các điểm kiểm soát WP (Hình 4.7) đạt mức cao, chứng minh khả năng dự báo chính xác nguy cơ xung đột ETA giữa các tàu tại các khúc cua gấp và đoạn cạn nguy hiểm.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt lý luận và khoa học

  1. Phương pháp luận đánh giá nguy cơ đâm va từ bên thứ ba: Xây dựng hoàn chỉnh hệ thống công thức giải tích chuyển đổi hệ tọa độ VN2000 sang mặt phẳng OXY và tính toán các chỉ số động học CPA, TCPA giữa hai tàu mục tiêu bất kỳ dựa trên số liệu quan sát độc lập từ radar của trạm VTS.
  2. Khung lý thuyết đánh giá nguy cơ đâm va theo ETA trong luồng lạch hẹp: Đề xuất nguyên lý và phương pháp đánh giá nguy cơ đâm va cho tàu thuyền hành trình trong luồng hạn chế dựa trên độ chênh lệch thời gian dự kiến đến ($\Delta ETA$) tại các điểm nóng giao thông thay thế cho phương pháp CPA/TCPA truyền thống.

Đóng góp mới về mặt thực tiễn

  1. Bộ cơ sở dữ liệu và danh mục điểm nóng luồng Vũng Tàu - Sài Gòn: Số hóa và phân tích 10 vị trí có nguy cơ mất an toàn cao nhất trên tuyến (như Mũi Đèn Đỏ, khúc cua Hải Lý, ngã ba Nhà Bè, khúc cua Đá Hàn, khúc cua An Thạnh) cùng 8 phân đoạn cạn nguy hiểm.
  2. Mô hình học máy ứng dụng thực tế: Xây dựng và kiểm định thành công mô hình Mạng nơ-ron nhân tạo cho vùng biển mở và mô hình Hồi quy đa thức kết hợp Lasso ($\alpha = 1$) cho khu vực luồng lạch chật hẹp, đạt độ chính xác cao trên tập dữ liệu lớn.
  3. Công cụ hỗ trợ điều hành: Cung cấp cơ sở thuật toán để tích hợp vào phần mềm giám sát VTS, hỗ trợ sĩ quan điều hành tự động phát hiện nguy cơ sớm, giảm áp lực công việc và nâng cao an toàn giao thông hàng hải.

Kiến nghị đề xuất

  • Ứng dụng tích hợp thuật toán và các mô hình AI đã huấn luyện vào hệ thống phần mềm quản lý VTS hiện hữu tại Cảng vụ Hàng hải Thành phố Hồ Chí Minh;
  • Tăng cường cơ chế chia sẻ dữ liệu cảnh báo tự động giữa trung tâm VTS với các thiết bị dẫn tàu của hoa tiêu và thuyền trưởng trên luồng;
  • Đầu tư hoàn thiện hệ thống quan trắc đồng bộ tại các điểm nóng giao thông nhằm thu thập dữ liệu thời gian thực có độ tin cậy cao.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

  • Thuật toán và mô hình dự báo nguy cơ trong luồng lạch hẹp hiện được xây dựng và tối ưu hóa dựa trên các điểm nóng hình học và quy chế vận tốc đặc thù của tuyến luồng Vũng Tàu - Sài Gòn;
  • Khả năng bao quát đối với các phương tiện thủy nội địa loại nhỏ còn phụ thuộc vào tầm quét của radar khi phương tiện không lắp đặt thiết bị phát tín hiệu AIS;
  • Dữ liệu chưa tích hợp đầy đủ các yếu tố khí tượng - thủy văn biến đổi theo thời gian thực (như dòng chảy triều tức thời, gió mạnh cục bộ).

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Mở rộng kiểm chứng và chuyển giao mô hình thuật toán cho các tuyến luồng hàng hải trọng điểm khác tại Việt Nam như luồng Cái Mép - Thị Vải, luồng Soài Rạp và luồng hàng hải Hải Phòng;
  • Tích hợp thêm các biến môi trường (vận tốc dòng chảy triều, độ cao thủy triều theo thời gian thực) vào mạng học máy để nâng cao độ chính xác dự báo ETA;
  • Hoàn thiện hệ thống can thiệp, tính toán trực tuyến xử lý luồng dữ liệu lớn (big data streaming) tại các trung tâm quản lý giao thông hàng hải.

Giá trị tham khảo

Luận án mang lại giá trị tham khảo chuyên môn cho nhiều nhóm đối tượng:

  • Cơ quan quản lý và khai thác hàng hải (Cục Hàng hải Việt Nam, các Cảng vụ Hàng hải): Cung cấp cơ sở khoa học để nâng cấp tính năng tự động cảnh báo cho hệ thống VTS, hỗ trợ công tác quy hoạch phân luồng và quản lý an toàn.
  • Lực lượng điều hành viên VTS và Hoa tiêu hàng hải: Cung cấp nguyên tắc định lượng xác định nguy cơ đâm va theo ETA và thứ tự ưu tiên xử lý khi xuất hiện mật độ giao thông lớn.
  • Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên sau đại học: Tài liệu tham khảo chuyên sâu thuộc chuyên ngành Khoa học hàng hải, Điều khiển tàu biển, Công trình thủy và Kỹ thuật giao thông; đặc biệt là phương pháp ứng dụng học máy (Mạng nơ-ron, Hồi quy Lasso) trong giải quyết các bài toán an toàn hàng hải.

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án xác định các thông số kỹ thuật cơ bản và các đoạn cạn chính trên luồng Vũng Tàu - Sài Gòn như thế nào?

Tuyến luồng có chiều dài toàn tuyến 84.5 km, chiều rộng luồng 150 m, cao độ đáy -8.5 m (hệ Hải đồ), và bán kính cong nhỏ nhất $R_{min} = 410$ m tại khúc cua Mũi Đèn Đỏ. Luận án thống kê 8 đoạn cạn chính: Vịnh Gành Rái, Dần Xây, Kervella, Mũi L'est, Prôpntis, Đá Hàn, Navioil và Đoạn cạn 71 - 83.

2. Vì sao phương pháp đánh giá nguy cơ đâm va bằng CPA và TCPA không phù hợp trong luồng lạch hẹp?

Trong luồng lạch hẹp, không gian cơ động bị hạn chế nghiêm ngặt khiến tàu không thể duy trì khoảng cách an toàn $CPA_{min}$ thông thường. Đồng thời, tàu thuyền liên tục phải thay đổi hướng đi và vận tốc theo luồng và quy định tốc độ, khiến các giá trị CPA/TCPA tính toán tức thời biến đổi liên tục và không phản ánh chính xác nguy cơ va chạm. Do đó, luận án thay thế bằng phương pháp đánh giá độ chênh lệch thời gian dự kiến đến ($\Delta ETA$) tại các điểm nóng giao thông.

3. Thuật toán của luận án xử lý việc tính toán CPA và TCPA từ góc nhìn trạm VTS như thế nào?

Trạm VTS đóng vai trò là bên thứ ba quan sát. Luận án chuyển đổi tọa độ địa lý của trạm VTS và các tàu mục tiêu sang hệ tọa độ phẳng OXY theo chuẩn VN2000, phân tích vị trí tương đối theo 4 cung phần tư hình học để tính khoảng cách và phương vị giữa hai tàu mục tiêu độc lập, sau đó thiết lập hệ phương trình giải tích xác định vận tốc tương đối $V_E$, hướng tương đối $C_E$, từ đó suy ra CPA và TCPA giữa cặp tàu đó.

4. Những mô hình trí tuệ nhân tạo cụ thể nào được ứng dụng trong luận án?

Luận án ứng dụng Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) đối với vùng biển mở đầu luồng (sử dụng các tham số động học CPA, TCPA). Đối với vùng luồng lạch chật hẹp, luận án sử dụng mô hình Hồi quy đa thức bậc 3 kết hợp kỹ thuật điều chuẩn Lasso (Polynomial Lasso với $\alpha = 1$) để dự báo nguy cơ xung đột ETA tại từng điểm kiểm soát (Waypoint) và kiểm soát hiện tượng quá khớp (Overfitting).

5. Hệ thống VTS khu vực cảng biển Vũng Tàu - TP. Hồ Chí Minh hiện được trang bị những phương tiện kỹ thuật nào?

Theo số liệu trong luận án, hệ thống VTS khu vực cảng biển Vũng Tàu – TP. Hồ Chí Minh – Đồng Nai – Mỹ Tho bao gồm 6 trạm Radar TERMA chuyên dùng, 7 camera giám sát, 2 trạm thu nhận tín hiệu AIS, 3 thiết bị đo gió, tích hợp trên nền hải đồ điện tử và hệ thống thông tin liên lạc sóng cực ngắn (VHF) cùng cơ sở dữ liệu quản lý tập trung.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Hoàng Hồng Giang đã xây dựng thành công cơ sở lý thuyết và mô hình toán học giải quyết bài toán tự động nhận dạng, đánh giá nguy cơ đâm va tàu thuyền từ dữ liệu quan sát của trạm VTS. Bằng việc kết hợp phương pháp giải tích CPA/TCPA sử dụng Mạng nơ-ron cho vùng biển rộng và phương pháp đánh giá độ lệch ETA sử dụng Hồi quy đa thức kết hợp Lasso cho khu vực luồng lạch chật hẹp, công trình đã giải quyết trọn vẹn bài toán giám sát giao thông trên tuyến luồng huyết mạch Vũng Tàu - Sài Gòn. Các kết quả thực nghiệm mô phỏng và kiểm thử trên tập dữ liệu lớn đã khẳng định tính chính xác của thuật toán, đóng góp giải pháp công nghệ thiết thực nhằm nâng cao mức độ an toàn và hiệu quả quản lý giao thông hàng hải tại Việt Nam.